Phát triển các kỹ năng "Grokking", trong đó đề cập đến sự hiểu biết sâu sắc và áp dụng các khái niệm, có thể đạt được thông qua một loạt các bài tập thực tế trên các lĩnh vực khác nhau. Dưới đây là một số bài tập giúp bạn cải thiện kỹ năng Grokking của mình:
cho các kỹ năng mã hóa và thuật toán
1. Các mô hình thuật toán thực hành: Tập trung vào các mô hình cốt lõi như phân chia và chinh phục, lập trình động, chiến lược tham lam và quay lại. Thực hiện các vấn đề như vấn đề N-Queens, bộ giải Sudoku và tạo kết hợp/hoán vị bằng cách sử dụng các mô hình này [2].
2. Sử dụng các bài tập mã hóa thực tế: Tham gia vào các bài tập bắt chước các kịch bản phỏng vấn thực sự, bao gồm giới hạn thời gian và giải quyết vấn đề tương tác. Thực hành giải thích quá trình suy nghĩ của bạn to [4].
3. Giải quyết các vấn đề với các ràng buộc: Giải quyết các vấn đề trong các ràng buộc thực tế như giới hạn thời gian và các trường hợp cạnh. Điều này giúp phát triển sự nhanh nhẹn và tự tin giải quyết vấn đề [4].
cho kỹ thuật nhanh chóng và tương tác AI
1. Tạo lời nhắc cơ bản: Viết rõ ràng, nhắc nhở hỏi các công cụ AI như TATGPT thực hiện các nhiệm vụ cụ thể, chẳng hạn như giới thiệu bản thân như một chuyên gia. So sánh phản hồi của AI với mong đợi của bạn [1].
2. Tinh chỉnh các lời nhắc hiện có: Bắt đầu với các lời nhắc đơn giản và tinh chỉnh chúng bằng cách thêm bối cảnh, kỹ năng và giai điệu mong muốn. So sánh các câu trả lời để xem cách chi tiết cải thiện kết quả [1].
3. Lặp lại cho giai điệu và phong cách: Yêu cầu AI mô tả một dự án và sau đó tinh chỉnh âm thanh thông qua các lời nhắc lặp. Sử dụng các từ như "nhiệt tình", "không chính thức" hoặc "chuyên nghiệp" để hướng dẫn giai điệu [1].
4. Kiểm tra thực tế và độ chính xác: Cung cấp các tuyên bố và yêu cầu AI viết lại chúng với nhiều chi tiết hơn. Xác minh tính chính xác của các khiếu nại, đặc biệt là số liệu [1].
Chiến lược học tập chung
1. Bắt đầu với các nguyên tắc cơ bản: Bắt đầu với các khái niệm cơ bản và dần dần chuyển sang các khái niệm phức tạp hơn. Đối với các thuật toán, hãy bắt đầu với việc sắp xếp và tìm kiếm trước khi chuyển sang các chủ đề nâng cao hơn [7].
2. Sử dụng hỗ trợ trực quan: Sử dụng các hướng dẫn và sơ đồ minh họa để hiểu rõ hơn về các khái niệm phức tạp. Những cuốn sách như * Thuật toán Grokking * cung cấp các giải thích thân thiện, trực quan [7].
3. Phản ánh và xem xét: Thường xuyên xem xét quá trình học tập của bạn. Xác định những khái niệm bạn hiểu rõ và nơi bạn cần thực hành nhiều hơn. Sử dụng các tạp chí hoặc bảng tính để theo dõi tiến trình của bạn [2] [3].
4. Áp dụng các khái niệm trên thực tế: Cố gắng áp dụng những gì bạn đã học cho các vấn đề hoặc dự án trong thế giới thực. Điều này giúp nội tâm hóa các khái niệm và làm cho chúng trực quan hơn [2] [7].
Trích dẫn:[1] https://www.designgurus.io/course-play/grokking-prompt-engineering-for-professional-portfolio-and-job-search/doc/23-practice-exercises
[2] https://www.designgurus.io/answers/detail/practical-exercises-to-internalize-core-algorithmic-paradigms
.
[4] https://www.designgurus.io/answers/detail/realistic-coding-exercises-to-improve-interview-performance
.
.
[7] https://www.manning.com/books/grokking-algorithms
[8] https://edu.anarcho-copy.org/Algorithm/grokking-algorithms-illustrated-programmers-curious.pdf